• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Версия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоискМеню

Построение и анализ агрегированного показателя относительного кредитного качества с использованием методов анализа экспертной информации

Приоритетные направления развития: экономика
2017
Руководитель: Смирнов Сергей Николаевич

Цель работы

Анализ подходов к агрегации информации об относительном кредитном качестве на основе методов анализа экспертной информации.

Используемые методы

В работе применялся аппарат анализа экспертной информации и теории коллективного выбора, выпуклой оптимизации, регуляризация, генетические алгоритмы решения оптимизационных задач, имитационное моделирование, а также различные способы визуализации данных. Для проведения расчетов использовалась среда программирования MATLAB.

Эмпирическая база исследования

Данные о долгосрочных рейтингах кредитоспособности, присвоенных семью рейтинговыми агентствами российским банкам в период с 01.07.2010 до 01.07.2015 г. в национальных шкалах. Для исследования разделяющей способности агрегированного рейтинга использованы данные о дефолтах банков.

Результаты работы

Были исследованы и сформулированы специфические свойства кредитных (рейтинговых) оценок как экспертной информации. С учетом выявленных свойств рейтингов адаптированы базовые концепции теории отношений: ранжирования, матрицы отношений, понятие противоречия, меры близости, консенсуса, медианы Кемени и т.д. Поставлена задача агрегирования кредитных (рейтинговых) оценок как задача поиска медианы Кемени, т.е. ранжирования, которое является «наиболее непротиворечивым» по отношению ранжированиям, порождённым индивидуальными показателями. Для получения единственного решения предложена задача лексикографической оптимизации с дополнительного критерия, которая позволяет выбрать в качестве итогового решения медиану Кемени оптимальную с точки зрения дополнительного критерия. Для решения этой задачи предложена специальная постановка с дополнительным критерием в виде «регуляризирующей»  компоненты, а также разработан алгоритм, позволяющий  находить решение на компьютере приближено с приемлемую точность за разумное время счета. Свойства решения исследованы в рамках подхода имитационного моделирования. Результат агрегирования рейтингов российских банков обладает высоким уровнем согласованности с индивидуальными рейтингами, робастен, а также обладает приемлемой с точки зрения целей риск-менеджмента разделяющей способностью по отношению события дефолта, что делает полученный показатель пригодным для целей кредитного анализа, сопоставления индивидуальных рейтинговых шкал, а также бенчмаркинга рейтинговых систем.

Публикации по проекту:


Lapshin V. A. Inconsistencies in bond market quotes: is it the wrong model or the wrong data? // Journal of Computational Science. 2018. Vol. 24. P. 255-265. doi
Kurbangaleev M. Z., Zinaida V. S., Lapshin V. A. Studying Replicability of Aggregated External Credit Assessments by Public Information / Высшая школа экономики. Series FE "Financial Economics". 2018. No. 71. 
Заночкин А. Ю., Буздалин А. В., Курбангалеев М. З., Смирнов С. Н. Агрегация кредитных рейтингов как задача построения консенсуса в системе экспертных оценок // Глобальные рынки и финансовый инжиниринг. 2017. Т. 4. № 3. C. 181-207.